AI 에이전트 실전 설계 시리즈 (2) – Tool calling은 어디까지 맡겨야 안전할까
AI 에이전트 Tool calling을 붙일 때 읽기 도구, 쓰기 도구, 비용 발생 도구, 위험 도구를 어떻게 나누고 승인 흐름을 설계해야 하는지 정리합니다.
AI 에이전트 Tool calling을 붙일 때 읽기 도구, 쓰기 도구, 비용 발생 도구, 위험 도구를 어떻게 나누고 승인 흐름을 설계해야 하는지 정리합니다.
AI 에이전트를 단순 챗봇이 아니라 목표, 도구, 맥락, 상태, 검증, 승인 흐름을 가진 실행 시스템으로 이해합니다. 시리즈 1편에서 전체 설계 지도를 잡습니다.
AI 에이전트란 무엇인지 챗봇과의 차이, tool use, 상태 관리, 승인 흐름, eval과 보안 관점에서 쉽게 정리합니다.
프롬프트 템플릿이란 무엇인지 쉽게 설명합니다. 고정 규칙과 변수 입력을 왜 분리해야 하는지, 가드레일과 예시를 어떻게 넣어야 하는지, 템플릿을 코드와 평가셋으로 관리해야 하는 이유까지 실무 관점에서 정리했습니다.
MCP란 무엇인지 쉽게 설명합니다. AI 에이전트가 파일, 데이터베이스, 검색, 워크플로 도구와 연결될 때 왜 표준이 필요해졌는지, 기존 방식과 무엇이 다른지 실무 관점으로 정리합니다.
AI 에이전트와 워크플로 자동화는 이름은 비슷하지만 다루는 문제가 다릅니다. 미리 정한 흐름을 실행하는 자동화와, 모델이 도구 선택과 다음 행동을 동적으로 결정하는 에이전트의 차이를 쉽게 설명합니다.